非结构化数据管理知识与实践（ 2023版）.pdf

非结构化数据管理

知识与实践

（2023版）

2023年4月

编写组成员

张群尹卓曹幼林龙凌云

罗永秀姚宝敬闫述张凯

黄永庄任歌陈亚军彭革非

王雷吕艳静张程刘丹

周兆锋方俊张治陆猛

刘赛赛徐志东杨吉云梁勇

王长胜

参编单位

上海鸿翼软件技术股份有限公司

中国电子技术标准化研究院

北京中船信息科技有限公司

华迪计算机集团有限公司

北京数科网维技术有限责任公司

福昕鲲鹏（北京）信息科技有限公司

北京点聚信息技术有限公司

友虹（北京）科技有限公司

永中软件股份有限公司

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目录

1.前言1

2.非结构化数据管理3

2.1.非结构化数据定义及特征3

2.2.非结构化数据管理的发展历程4

2.3.OFD——归档用电子文件的标准格式7

3.非结构化数据管理体系10

3.1.数据管理能力成熟度模型11

3.2.非结构化数据应用分级要求13

3.3.非结构化数据战略与顶层设计19

3.4.非结构化数据治理21

3.5.非结构化数据管理22

3.6.非结构化数据价值33

4.非结构化数据管理解决方案38

4.1.非结构化数据管理与ECM企业内容管理38

4.2.ECM内容管理成熟度模型CM³41

4.3.ECM内容管理平台架构43

4.4.ECM内容管理核心技术46

4.5.新一代ECM平台的发展方向51

5.非结构化数据管理应用实践54

5.1.非结构化数据管理应用类型54

5.2.非结构化数据管理应用实践56

6.结束语74

非结构化数据管理知识与实践（2023版）

1.前言

数据，是当今时代企业生产生存的命脉。企业的持续经营必将

产生大量数据，而海量的数据也无时不刻地在影响着企业的经营。

无论是在企业的战略层面还是执行层面，数据管理对于企业决策都

具有举足轻重的作用。在战略层面，基于数据管理能够有效梳理企

业数据资源，支撑企业优化战略决策，提前洞悉业务中存在的潜在

问题，把握市场，拓展机遇，抢占竞争先机；而在执行层面，通过

数据管理能够帮助企业解决现有业务中的数据责权不清、数据标准

不明、管理流程混乱、数据质量低下等常态问题，形成标准化的数

据利用流程，提升运营效率，培养企业的核心竞争力。

2018年，全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组组

织制定的GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》（以下

简称DCMM）国家标准正式发布。在推动DCMM国家标准落地应

用过程中，当前部分企业已经逐渐形成对数据的管理意识，并陆续

开展数据管理相关工作。因此，发布DCMM是顺势而为，旨在指导

国内企业的数据管理建设与数据文化培养，为企业数字化基础设施

的形成与完善提供方向与建议。

根据调查显示，企业数据管理工作目前侧重于结构化数据的管

理，已经形成了多种针对企业业务中产生的结构化数据进行管理的

专业软件，能够以体系化、动态化、甚至智能化的手段，对企业内

的结构化数据进行高成熟度的管理。然而，相比之下，企业针对文

档、图片、音视频